特開 2024-168955 商品開発支援システム、商品開発支援方法、商品開発支援プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024168955

(43)【公開日】2024-12-05

(54)【発明の名称】商品開発支援システム、商品開発支援方法、商品開発支援プログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/0201 20230101AFI20241128BHJP

【ＦＩ】

G06Q30/0201

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023086044

(22)【出願日】2023-05-25

(71)【出願人】

【識別番号】522449215

【氏名又は名称】ケイナン・アドバイザーズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100134072

【弁理士】

【氏名又は名称】白浜 秀二

(72)【発明者】

【氏名】山下 徳正

(72)【発明者】

【氏名】中田 智文

【テーマコード（参考）】

5L030

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L030BB02

5L049BB02

(57)【要約】

【課題】商品開発過程における商品アイデアの幅出しと、データ武装とを同時に満たしつつ、視覚的な画像情報と、訴求力を示す言語情報とをバランスよくマージした魅力的な商品開発情報を生成すること。
【解決手段】ネットワーク２１を介してデータ端末とサーバ装置１とが通信する商品開発支援システムにおいて、サーバ装置１がＡＩプラットフォーム１Ａを介して取得する商品コンセプトのパラメータと、商品開発資源と、特定ユーザ情報とに基づいて言語生成ＡＩサービスにより商品開発コンセプトを生成する言語情報生成機能と、商品コンセプトのパラメータと、商品開発資源と、特定ユーザ情報とに基づいて前記画像生成ＡＩサービスにより商品開発コンセプトを反映した商品イメージを生成する画像情報生成機能を備えることを特徴とする。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ネットワークを介して、商品開発を行うために検討された商品開発資源を第１のストレージに蓄積して管理するデータ端末と、前記第１のストレージまたはソーシャルネットワークサービスを利用する登録ユーザの端末から発信される特定ユーザ情報が蓄積された第２のストレージを有償で利用する言語生成ＡＩサービスまたは前記第１のストレージまたは前記第２のストレージに蓄積された画像情報に基づく画像情報を生成する画像生成ＡＩサービスをＡＩプラットフォーム上で提供するサーバ装置と、が通信する商品開発支援システムであって、
前記サーバ装置は、
前記ＡＩプラットフォームを介して取得する商品コンセプトのパラメータと、前記商品開発資源と、前記特定ユーザ情報とに基づいて前記言語生成ＡＩサービスにより商品開発コンセプトを生成する言語情報生成手段と、
前記ＡＩプラットフォームを介して取得する商品コンセプトのパラメータと、前記商品開発資源と、前記特定ユーザ情報とに基づいて前記画像生成ＡＩサービスにより前記商品開発コンセプトを反映した商品イメージを生成する画像情報生成手段と、
を備えることを特徴とする商品開発支援システム。

【請求項2】

前記サーバ装置は、
複数の言語生成ＡＩサービスを利用して前記商品開発コンセプトを生成することを特徴とする請求項１に記載の商品開発支援システム。

【請求項3】

前記サーバ装置は、
前記言語情報生成手段が生成した言語情報と、前記画像情報生成手段が生成した前記商品イメージを組み合わせた複数の商品モデルを提案する提案手段を備える請求項１に記載の商品開発支援システム。

【請求項4】

前記提案手段は、開発する商品のコンセプトを説明する言語情報とレイアウト情報と、開発する商品のデザインを示す外観イメージとから構成される商品コンセプトページを提案することを特徴とする請求項１または２に記載の商品開発支援システム。

【請求項5】

前記商品コンセプトページは、類似商品との比較を検証する言語情報を含むことを特徴とする請求項４に記載の商品開発支援システム。

【請求項6】

前記データ端末は、前記サーバ装置より自動生成された複数のコンセプトページを取得することを特徴とする請求項４に記載の商品開発支援システム。

【請求項7】

前記パラメータに適応して商品開発過程における商品アイデアの幅出しの方向性を特定する幅出しパターンを記憶する記憶手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の商品開発支援システム。

【請求項8】

ネットワークを介して、商品開発を行うために検討された商品開発資源を第１のストレージに蓄積して管理するデータ端末と、前記第１のストレージまたはソーシャルネットワークサービスを利用する登録ユーザの端末から発信される特定ユーザ情報が蓄積された第２のストレージを有償で利用する言語生成ＡＩサービスまたは画像生成ＡＩサービスをＡＩプラットフォーム上で提供するサーバ装置と、が通信する商品開発支援システムの商品開発支援方法であって、
前記サーバ装置は、
前記ＡＩプラットフォームを介して取得する商品コンセプトのパラメータと、前記商品開発資源と、前記特定ユーザ情報とに基づいて前記言語生成ＡＩサービスにより商品開発コンセプトを生成する言語情報生成ステップと、
前記ＡＩプラットフォームを介して取得する商品コンセプトのパラメータと、前記商品開発資源と、前記特定ユーザ情報とに基づいて前記画像生成ＡＩサービスにより前記商品開発コンセプトを反映した商品イメージを生成する画像情報生成ステップと、
を備えることを特徴とする商品開発支援システムの商品開発支援方法。

【請求項9】

ネットワークを介して、商品開発を行うために検討された商品開発資源を第１のストレージに蓄積して管理するデータ端末と、前記第１のストレージまたはソーシャルネットワークサービスを利用する登録ユーザの端末から発信される特定ユーザ情報が蓄積された第２のストレージを有償で利用する言語生成ＡＩサービスまたは画像生成ＡＩサービスをＡＩプラットフォーム上で提供するサーバ装置とを含む商品開発支援システムの前記サーバ装置を、
前記ＡＩプラットフォームを介して取得する商品コンセプトのパラメータと、前記商品開発資源と、前記特定ユーザ情報とに基づいて前記言語生成ＡＩサービスにより商品開発コンセプトを生成する言語情報生成手段と、
前記ＡＩプラットフォームを介して取得する商品コンセプトのパラメータと、前記商品開発資源と、前記特定ユーザ情報とに基づいて前記画像生成ＡＩサービスにより前記商品開発コンセプトを反映した商品イメージを生成する画像情報生成手段と、
として機能させることを特徴とする商品開発支援プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ＡＩを活用して商品コンセプトを自動生成して商品開発を支援する商品開発支援システム、商品開発支援方法、商品開発支援プログに関するものである。

【背景技術】

【0002】

従来、飲料・食品業界の新商品企画は全て商品企画チームによる商品アイデアの幅出しから始まるのが通例で、商品アイデアの幅出し→商品アイデアの検証（消費者調査）→プロトタイプの作成・テスト→ローンチという手順・工程が実行されて行く。この際、それぞれの手順・工程は、タイムスケジュール管理の下、複数のチームが複合的に情報共有しながら慎重に行われる。

【0003】

特に、商品アイデアの幅出し⇒商品アイデアの検証（消費者調査）⇒プロトタイプの作成・テスト⇒ローンチに対して、ステークホルダーとして、商品企画チーム⇒企画チーム・消費者⇒企画チーム・小売りがそれぞれ担当する。このようなプロセスで検討するアイデアは、初期段階からローンチ段階に至る間に、採用すべきアイデア数は絞り込まれて行く。なお、商品アイデアの幅出しに要する検討期間は、おおよそ３月から６月を要する場合が多い。

【0004】

一方、潜在的に市場が要求しているカテゴリの商品を検出する方法を提案するシステムとして、下記特許文献１には、提案のアプローチとして、「車を少なくとも「アウトドア」、「街中」等のような属性のもとに２以上に分類分けし、この基準を使って第１の対象群であるタレントの名前を分類する。

【0005】

次に、「ファミリー」、「一人に適した」というような属性基準で再度分類分けする。ここでタレントも同様に分類する。次に、このような属性のグループ毎に車とタレントとを対応付けてみる。そうすると、特定の属性グループ、たとえば、「ファミリー」で「高級」で「大人」のイメージをもったタレントのグループは存在するのにそのようなイメージの車は存在しないからこのようなイメージの車を開発し、広告には、このグループに属するタレントを起用すればよいことがわかる。」旨の記載が開示されている。

【0006】

また、特許文献２には、商品コンセプトを抽出するのに、その人の経験や勘だけに頼っていたので、的外れなコンセプトを抽出する恐れに対する解決手段として、「商品に対する顧客ニーズおよび商品の品質特性に基づいてコンセプト候補生成手段３で複数の商品のコンセプト候補を生成し、この各コンセプト候補をコンセプト評価手段４で評価して、その評価結果に基づいてコンセプト抽出手段５で商品コンセプトを自動的に抽出する構成である。」旨の記載が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0007】

【特許文献1】特開２００２－９２２９２号公報

【特許文献2】特開２０００－６７１０９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0008】

しかしながら、商品開発に携わる企画担当者は、一元管理される１つの企業において蓄積された社内データと、ＷＥＢ上で閲覧可能な社外データとを、開発される商品コンセプトを意識しながら、独自の視点と、調査した膨大なＷＥＢ情報を精査して商品のコンセプトを何度も練り直す作業に没頭しなければならず、作成された商品のコンセプトが開発会議に出席する上層部に属する制作決定者が満足するものと評価されずに、再度同様の処理を繰り返さなければならず、非効率的な作業となるとの指摘もなされている。一方、近年のＡＩ技術の進歩により、商品開発に利用可能なＡＩ、例えばチャットボット（商品名）が注目されているが、蓄積した社内データをＡＩに引き渡したとしても、商品コンセプトには、言語情報の他に画像情報も含まれるため、複数のＡＩを活用する効率的なプロセスは、確立されていないのが現実である。

【0009】

本発明は、上記の課題を解決するためになされたもので、本発明の目的は、担当者が掌握する商品知識を遥かに超えた洗練され商品コンセプトにフォーカスするための、生成する情報の属性が異なる複数の情報生成ＡＩを利用して、商品開発過程における商品アイデアの幅出しと、データ武装とを同時に満たしつつ、視覚的な画像情報と、訴求力を示す言語情報とをバランスよくマージした魅力的な商品開発情報を取得できる商品開発支援システム、商品開発支援方法、商品開発支援プログラムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0010】

上記目的を達成する本発明の商品開発支援システムは、ネットワークを介して、商品開発を行うために検討された商品開発資源を第１のストレージに蓄積して管理するデータ端末と、前記第１のストレージまたはソーシャルネットワークサービスを利用する登録ユーザの端末から発信される特定ユーザ情報が蓄積された第２のストレージを有償で利用する言語生成ＡＩサービスまたは前記第１のストレージまたは前記第２のストレージに蓄積された画像情報に基づく画像情報を生成する画像生成ＡＩサービスをＡＩプラットフォーム上で提供するサーバ装置と、が通信する商品開発支援システムであって、前記サーバ装置は、前記ＡＩプラットフォームを介して取得する商品コンセプトのパラメータと、前記商品開発資源と、前記特定ユーザ情報とに基づいて前記言語生成ＡＩサービスにより商品開発コンセプトを生成する言語情報生成手段と、前記ＡＩプラットフォームを介して取得する商品コンセプトのパラメータと、前記商品開発資源と、前記特定ユーザ情報とに基づいて前記画像生成ＡＩサービスにより前記商品開発コンセプトを反映した商品イメージを生成する画像情報生成手段と、を備えることを特徴とする。

【発明の効果】

【0011】

本発明によれば、担当者が掌握する商品知識を遥かに超えた洗練され商品コンセプトにフォーカスするための、商品開発過程における商品アイデアの幅出しと、データ武装とを同時に満たしつつ、視覚的な画像情報と、訴求力を示す言語情報とをバランスよくマージした魅力的な商品開発情報を生成して消費者を含むＷＥＢ閲覧者に適格な商品情報を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0012】

図面は、本発明の特定の実施の形態を示し、発明の不可欠な構成ばかりでなく、選択的及び好ましい実施の形態を含む。

【図1】本実施形態を示す商品開発支援システムの構成を説明するブロック図。

【図2】図１に示したサーバ装置の構成を説明するブロック図。

【図3】（ａ）は図１に示したサーバ装置に接続する端末の構成を説明するブロック図、（ｂ）は、（ａ）に示した要部の詳細ブロック図。

【図4】本実施形態に示す商品開発支援システムの商品コンセプト処理過程を説明するプロセス図。

【図5】本実施形態に示す商品開発支援システムの商品コンセプト処理過程を説明するプロセス図。

【図6】本実施形態に示す商品開発支援システムの商品コンセプト処理過程を説明するプロセス図。

【発明を実施するための形態】

【0013】

次に本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。
下記の実施の形態は、図１～図６に示す商品開発支援システムに関し、発明の不可欠な構成ばかりでなく、選択的及び好ましい実施の形態を含む。

【0014】

＜システム構成の説明＞
〔第１実施形態〕
図１は、本実施形態を示す商品開発支援システムの構成を説明するブロック図である。

【0015】

図１において、１はサーバ装置で、クラウド上でサービスを提供する際、商品コンセプト作成の依頼を受け付けるＡＩプラットフォーム１Ａをメモリ資源（例えば外部メモリ１８からＲＡＭ１６に読み出される）上に構築し、第１のデータ端末３－１～３－Ｎ、第２のデータ端末４－１～４－Ｎ、第３のデータ端末５－１～５－Ｎ、第４のデータ端末２－１～２－Ｎとがブラウザを介して通信可能に接続されている。なお、第１のデータ端末３－１～３－Ｎ、第２のデータ端末４－１～４－Ｎ、第３のデータ端末５－１～５－Ｎ、第４のデータ端末２－１～２－Ｎは、内部管理のため公開せずに蓄積した商品開発に関わるデータ資源をストレージＤＳＴ１～ＤＳＴ４（ネットワーク２１に接続されるストレージサービス機能で確保されるストレージとする）に対応してそれぞれ蓄積しているものとする。また、サーバ装置１は、ＡＩ機能処理を行うサーバ装置を１つにまとめた構成としたが、言語生成ＡＩ１－１，ＡＩ１－３、ＡＩ１－４と、画像生成ＡＩ１－２に対応して設けられる構成としてもよい。なお、ストレージＤＳＴ１～ＤＳＴ４は、さらにデータ検索のため、商品開発のコンセプト毎に細分化されたパラメータが付与されており、過去の商品開発で採用された情報、破棄された情報、商品開発会議の議事録（採用理由、破棄理由）、商品販売動向、販売後のモニタ情報、採用された商品デザインと、そのデザイナーコメント、商品販売のためのキャッチコピーの提案例、採用案、破棄案等を記憶している。したがって、同系統の商品開発においても、フォーカスする内容に最も貢献するパラメータを順位付けしている。

【0016】

ここで、特定の業界分野、例えば販売促進分野に対応する第１のデータ端末３－１～３－Ｎを操作するユーザは、ネットワーク２１上に接続されるストレージＤＳＴ１に蓄積された過去の販売促進議事録、市場調査、販売価格設定およびこれに付随する情報が蓄積されているが、一般公開を予定しないデータであるので、ネットワーク２１の他のユーザからはアクセスできないように管理されている。

【0017】

さらに、特定の業界分野、例えば在庫管理分野に対応する第２のデータ端末４－１～４－Ｎを操作するユーザは、ネットワーク２１上に接続されるストレージＤＳＴ２に蓄積された過去の在庫管理データ、棚卸データに付随する情報が蓄積されているが、一般公開を予定しないデータであるので、ネットワーク２１の他のユーザからはアクセスできないように管理されている。

【0018】

また、特定の業界分野、例えば知的財産管理分野に対応する第３のデータ端末５－１～５－Ｎを操作するユーザは、ネットワーク２１上に接続されるストレージＤＳＴ３に蓄積された過去の技術開発履歴データ、特許出願データに付随する情報が蓄積されているが、一般公開を予定しないデータであるので、ネットワーク２１からはアクセスできないように管理されている。

【0019】

また、特定の業界分野、例えば商品開発分野に対応する第４のデータ端末２－１～２－Ｎを操作するユーザは、ネットワーク２１上に接続されるストレージＤＳＴ４に蓄積された過去の商品調査内容、購入済データ、分析結果、ＰＯＳデータが蓄積されているが、一般公開を予定しないデータであるので、ネットワーク２１の他のユーザからはアクセスできないように管理されている。

【0020】

７は有償データストレージで、有料データサービスとしてＷＥＢ上に構築される有償データストレージであって、有料ＡＰＩを利用して蓄積された最近の注目度の高い情報源（ＳＮＳのトレンド情報等を含む）を集約して蓄積しているものとする。

【0021】

なお、ストレージＤＳＴ１～ＤＳＴ４は、オンライン上に構築されるデータストレージであって、Ｇｏｏｇｌｅ（登録商標）ドライブ（商品名）に代表されるストレージサービスドライブが好例であり、拡張子としてＤＯＣ、ＸＬＳ、ＯＤＴ、ＯＤＳ、ＲＴＦ、ＣＳＶ、ＰＰＴなどの一般的なファイル形式をサポートしており、他のアプリケーションで作成したファイルを取り込むことができるように構成されている。また、上記データストレージの機能として、以下の機能が装備されているものとする。

【0022】

なお、データストレージＤＳＴ１～ＤＳＴ４へのアクセスの接続は、ユーザ登録、ログイン情報があらかじめ管理されて厳重なアクセス制限が課されているものとする。さらに、データストレージＤＳＴ１～ＤＳＴ４の機能は、バージョンアップや、サービス機能の拡張により進化する場合がある。

【0023】

〔ファイルを保管〕
例えば約１０～２０ＧＢのファイル保存領域が確保されるため、第４のデータ端末２－１～２－Ｎと、第１のデータ端末３－１～３－Ｎ、第２のデータ端末４－１～４－Ｎ、第３のデータ端末５－１～５－Ｎが備えるハードディスクの故障や停電などにも柔軟なシステムとすることができる。

【0024】

〔どこからでもアクセスして編集〕
インターネット接続と標準ブラウザの入ったデータ端末でさえあれば、どこでも、第４のデータ端末２－１～２－Ｎと、第１のデータ端末３－１～３－Ｎ、第２のデータ端末４－１～４－Ｎ、第３のデータ端末５－１～５－Ｎ、第４のデータ端末２－１～２－Ｎとからでもアクセスを可能とする。

【0025】

〔ベーシックなドキュメントをゼロから作成〕
文書、スプレッドシート、プレゼンテーションをオンラインで作成することができる。箇条書き、並べ替え、表、画像、コメント、数式、フォントやスタイルなど、基本的な編集機能が提供される環境が装備されている。

【0026】

ここで、特定の業界分野、例えば商品開発分野に対応する第４のデータ端末２－１～２－Ｎを操作するユーザは、ＷＥＢに接続されたストレージＤＳＴ４に蓄積された過去の商品調査内容、購入済データ、分析結果、ＰＯＳデータが蓄積されているが、一般公開を予定しないデータであるので、ネットワーク２１からはアクセスできないように管理されている。

【0027】

また、特定の業界分野、例えば販売促進分野に対応する第１のデータ端末３－１～３－Ｎを操作するユーザは、ＷＥＢに接続されたストレージＤＳＴ１に蓄積された過去の販売促進議事録、市場調査、販売価格設定およびこれに付随する情報が蓄積されているが、一般公開を予定しないデータであるので、ネットワーク２１からはアクセスできないように管理されている。

【0028】

さらに、特定の業界分野、例えば在庫管理分野に対応する第２のデータ端末４－１～４－Ｎを操作するユーザは、ＷＥＢに接続されたストレージＤＳＴ２に蓄積された過去の在庫管理データ、棚卸データに付随する情報が蓄積されているが、一般公開を予定しないデータであるので、ネットワーク２１からはアクセスできないように管理されている。

【0029】

また、特定の業界分野、例えば知的財産管理分野に対応する第３のデータ端末５－１～５－Ｎを操作するユーザは、ＷＥＢに接続されたストレージＤＳＴ３に蓄積された過去の技術開発履歴データ、特許出願データに付随する情報が蓄積されているが、一般公開を予定しないデータであるので、ネットワーク２１からはアクセスできないように管理されている。

【0030】

図２は、図１に示したサーバ装置１の構成を説明するブロック図である。なお、説明上、図１に示した第１のデータ端末３－１～３－Ｎ、第２のデータ端末４－１～４－Ｎ、第３のデータ端末５－１～５－Ｎ、第４のデータ端末２－１～２－Ｎを接続した状態を示す。

【0031】

図２において、１１は通信部で、ネットワーク２１に接続された第１のデータ端末３－１～３－Ｎ、第２のデータ端末４－１～４－Ｎ、第３のデータ端末５－１～５－Ｎ、第４のデータ端末２－１～２－Ｎを接続して通信を制御する。

【0032】

１３はＣＰＵで、外部メモリ１８に記憶されたオペレーティングシステム（ＯＳ）を起動し、ＡＰＩを通じてインストールされた各種アプリケーションを起動する。ＣＰＵ１３は、インストールされた検索エンジンを利用して、サーバ装置１が提供するＡＩプラットフォーム１Ａに接続することで、選択するトピックスに適合する記事作成処理を依頼して、作成した記事を自動的に投稿することが可能となる。

【0033】

本実施形態において、検索部１６－２は、ネットワーク２１上に公開されたオンラインコンテンツ（商品開発販売を行うメーカーが公開するＷＥＢ情報）を閲覧して着目すべきコンテンツを学習してストレージＤＳＴ１～ＤＳＴ４上に蓄積する。なお、オンラインコンテンツには、それぞれタイムスタンプが付与され、閲覧数、ダウンロード数、ジャンル種別も含めてインデックスファイルを作成してストレージＤＳＴ１～ＤＳＴ４上で管理するものとする。また、ＣＰＵ１３は、内部バス１２に接続されるハードウエアを記憶する制御プログラムに基づいて総括的に制御する。

【0034】

１５はキーボードで、起動しているアプリケーションに対する数値入力、テキスト入力、アイコン指示などを行う。１６は容量を拡張可能なＲＡＭで、外部メモリ１８にインストールされたプラットフォームの基本プログラムを展開して記憶する。

【0035】

１６－１は特定部で、ＡＩプラットフォーム１Ａが受け付けた商品開発の寄与する商品コンセプトのパラメータに基づいて、ストレージＤＳＴ１～ＤＳＴ４に蓄積されたオンラインコンテンツあるいはＷＥＢ上で公開されたコンテンツの中から、商品開発のコンセプトに関わる商品モデル（例えば飲料水、アルコールの販売を業とするものであれば、ボトルデザイン、商品名、コンセプト）を特定する。

【0036】

１６－２は検索部で、ネットワーク２１に接続する第１のデータ端末３－１～３－Ｎ、第２のデータ端末４－１～４－Ｎ、第３のデータ端末５－１～５－Ｎ、第４のデータ端末２－１～２－Ｎを操作するユーザに適応して特定部１６－１が特定した商品モデルに基づいて、ストレージＤＳＴ１～ＤＳＴ４に蓄積されたオンラインコンテンツ、ＷＥＢ公開された商品情報の中から、商品コンセプトに寄与する情報片を抽出する処理を実行する。

【0037】

１６－３はＡＩ作成部で、検索部１６－２がＷＥＢ上からユーザが選択した商品インデックスに基づいて検索した情報片から新たな商品コンセプトに寄与する情報を幅広く抽出して商品コンセプトとして採用すべき一覧を作成する処理を実行する。

【0038】

１６－４は商品コンセプト提供部で、本実施形態では、複数のＡＩモデル、画像生成ＡＩと、２つの言語生成ＡＩと、ストレージＤＳＴ１～ＤＳＴ４を利用して、最終的な商品コンセプトを紹介するＷＥＢページを複数作成して依頼元の第１のデータ端末３－１～３－Ｎ、第２のデータ端末４－１～４－Ｎ、第３のデータ端末５－１～５－Ｎ、第４のデータ端末２－１～２－Ｎに提供する処理を実行する。なお、商品コンセプト提供部１６－４のうち、言語生成ＡＩは、過去の社内調査や分析結果、消費者が発信したネット記事を利用して新たに提案すべき複数の商品コンセプトＷＥＢページを作成する。

【0039】

なお、第１のデータ端末３－１～３－Ｎ、第２のデータ端末４－１～４－Ｎ、第３のデータ端末５－１～５－Ｎについても特定の業界に特化した情報を扱うが、データ処理の流れについては、第４のデータ端末２－１～２－Ｎと同様のプロセスを実行することになる。また、別途固有の分析処理を加えて、さらに詳細で、かつ、高度なコンセプトＷＥＢページの作成に寄与できる構成としてもよい。

【0040】

図３は、図１に示した第１のデータ端末３－１～３－Ｎ、第２のデータ端末４－１～４－Ｎ、第３のデータ端末５－１～５－Ｎ、第４のデータ端末２－１～２－Ｎの構成を説明するブロック図である。

【0041】

図３の（ａ）において、１０１はＣＰＵで、ＲＯＭ１０２に記憶されたＯＳ，制御プログラムをＲＡＭ１０３にロードして実行することにより、各種のアプリケーションを実行する。１１０はキーボードで、各種情報を入力したり、ディスプレイ１１１に表示されるユーザインタフェース画面（ＵＩ画面）に表示されたアイコンをクリックしたりする。１０４は通信部で、ネットワーク２１に接続される各端末、サーバ装置１に接続する通信を制御する。

【0042】

図３の（ｂ）において、１０３－１はアカウント管理部で、サーバ装置１からダウンロードした管理アプリケーションをインストールすることにより起動する。アカウント管理部１０３－１は、サーバ装置１へ接続するアカウント情報（メールアドレス、パスワード）を管理する。

【0043】

１０３－２はログ管理部で、上記アカウント情報に基づいてサーバ装置１へのログイン処理を実行する。１０３－３は依頼部で、ＡＩプラットフォーム１Ａが提示するＵＩ画面に対して、商品コンセプトＷＥＢページについて新規作成を指示する。

【0044】

１０３－４は取得部で、サーバ装置１が作成した複数の商品コンセプトＷＥＢページを取得する処理を実行する。

【0045】

ここで、取得部１０３－４が取得した複数の商品コンセプトＷＥＢページは、図示しない外部メモリに蓄積したり、ディスプレイ１１１に表示したりすることが可能に構成されている。なお、本実施形態では、ネットワーク２１を介して、商品開発を行うために検討された商品開発資源を第１のストレージ（ストレージＤＢＳＴ１～ＤＢＳＴ４に対応する）に蓄積して管理するデータ端末と、第１のストレージまたはソーシャルネットワークサービスを利用する登録ユーザの端末から発信される特定ユーザ情報が蓄積された第２のストレージ（ＷＥＢドライブＷＤＲ１～Ｎ）を有償で利用する言語生成ＡＩサービス（言語生成ＡＩ１－１、１－３、１－４に対応する）または前記第１のストレージまたは前記第２のストレージに蓄積された画像情報に基づく画像情報を生成する画像生成ＡＩサービス（画像生成ＡＩ１－２に対応する）をＡＩプラットフォーム１Ａ上で提供するサーバ装置１と、が通信する商品開発支援システムであって、サーバ装置１は、ＡＩプラットフォーム１Ａを介して取得する商品コンセプトのパラメータと、前記商品開発資源と、前記特定ユーザ情報とに基づいて前記言語生成ＡＩサービスにより商品開発コンセプトを生成する言語情報生成機能処理を実行するＡＩ作成部と、ＡＩプラットフォーム１Ａを介して取得する商品コンセプトのパラメータと、商品開発資源と、特定ユーザ情報とに基づいて画像生成ＡＩサービスにより前記商品開発コンセプトを反映した商品イメージを生成する画像情報生成機能処理を実行するＡＩ作成部１６－３と、を備えることを特徴とする。なお、ＡＩ作成部１６－３は、言語情報生成機能処理と、画像情報生成機能処理との双方を処理することが可能な場合を示すが、これらは機能毎に分けた構成としてもよい。また、商品紹介ＷＥＢページは、開発する商品のコンセプトを説明する言語情報とレイアウト情報とを含むことを特徴としている。同様に、商品コンセプトページは、開発する商品のデザインを示す外観イメージを含む（図５に示すＷＥＢページ情報を参照）ことを特徴とする。さらに、商品コンセプトページは、サポートデータを説明する言語情報を含むことを特徴とする。また、商品コンセプトページは、開発する商品のコンセプトを説明する言語情報とレイアウト情報（ＡＩが文書情報料と、画像サイズと、割り当て紙面サイズ）と、開発する商品のデザインを示す外観イメージとを含むように構成したことを特徴とする。さらに、商品コンセプトページは、類似商品との比較を検証する言語情報を含むことを特徴とする。また、取得部１０３－４は、自動生成された複数のコンセプトページを取得することを特徴とする。

【0046】

〔商品コンセプト作成過程の説明〕
図４～図６は、本実施形態に示す商品開発支援システムの商品コンセプト処理過程を説明するプロセス図である。

【0047】

本実施形態に示す商品コンセプト処理過程と対比するため、特に上段側には、従来の商品コンセプト処理過程を示し、下段側に本実施形態に示す商品コンセプト処理過程を示した。

【0048】

従来の商品コンセプト処理過程は、上段側に示すように、商品開発分野に対応する第４のデータ端末２－１～２－Ｎを操作するユーザは、社内ＬＡＮで接続されるデータストレージＤＳＴ４に蓄積された過去の商品調査内容、購入済データ、分析結果、ＰＯＳデータを企画担当のユーザが社内データを検索して、数週間程度の検索、調査、分析、オリジナルコンセプトＯＲＣＭを作成し、企画担当のユーザ本位に調査、分析が実行されてしまうため、偏った商品開発コンセプトをプレゼンする確立が高くなり、上層部初認会議において、不採用となり、同様の企画立案処理を繰り返す必要が生じ、非効率的な処理に従事することとなる。

【0049】

これに対して、本実施形態によれば、サーバ装置１が提供する商品コンセプト作成の依頼を受け付けるＡＩプラットフォーム１Ａにリンクする複数生成ＡＩ１－１～１－４を利用して、多角的に調査、収集、分析した膨大な商品コンセプトに関わる情報から、今回依頼するユーザが提示する新商品のパラメータに従って忠実かつ、商品アイデアを深堀した幅広く考察した視点にたって複数の生成ＡＩが得意とする情報収集して学習した蓄積データを参照して、質の高い商品コンセプト作成を行うことが可能となる。

【0050】

また、同一業界であっても、ストレージＤＳＴ１～ＤＳＴ４に蓄積した商品情報を取り込みながら、商品コンセプトを作成することが可能となるため、より競合他社が容易に予測できないオリジナリティの高い商品コンセプトを迅速に作成して同一業界におけるデータ武装化を加速化することにも貢献できる。

【0051】

図５に示すように、本実施形態では、インプット段階で、新商品のパラメータについてストレージＤＳＴ１～ＤＳＴ４に蓄積した社内資産を参照しながら、つまり、商品開発の履歴を参照しながら、各社の商品開発プロセスを重視しつつ、言語生成ＡＩと、画像生成ＡＩとが協働して商品アイデア・デザインに至る商品開発に関わる商品コンセプトＷＥＢページを図６に一例を示すプロセスにより作成することができる。なお、商品コンセプトＷＥＢページには、サポートデータまで含めて作成することができる。本実施形態では、図６に示すように、図１に示したストレージＤＳＴ１～ＤＳＴ４に蓄積された社内データとして利用可能な無償のデータと、ＷＥＢドライブＷＤＲ１～Ｎに蓄積された有償のデータを含む蓄積データと、言語生成ＡＩ１－１が作成した商品コンセプトが画像生成ＡＩ１－２と、新たな言語生成ＡＩ１－３と、言語生成ＡＩ１－４に引き渡されることで、図５に一例を示す商品コンセプトＷＥＢページのように、本例は、あらたな商品：飲料水の新規形状を示すボトルの画像がレイアウトされた状態で、かつ、商品コンセプトを詳細に説明する言語情報（提供する国別に自動翻訳されている）、さらにサポートデータ、比較した類似商品の情報をも含めた完成度の高いページに仕上げることが可能となった。

【0052】

ここで、言語生成ＡＩ１－４は、ストレージＤＳＴ１～ＤＳＴ４に蓄積された社内データと、ＷＥＢドライブＷＤＲ１～Ｎで蓄積されて有料データサービスを有償ＡＰＩを介して取得可能な有償データとを取り込み、言語生成ＡＩ１－１に引き渡す。

【0053】

これにより、商品コンセプトを生成する際に、無償、有償を問わずに、広く公開された情報、例えばＳＮＳを介して発信される商品コメント（評価情報が付加されている場合を含む）を取り込み、偏ったデータ源に基づく商品コンセプト生成過程とならないように制御することができる。ここで、ＳＮＳには、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）、Ｉｎｓｔａｇｒａｍ（登録商標）、Ｌｉｎｅ（登録商標）、ＴｉｋＴｏｋ（登録商標）、ＦａｃｅＢｏｏｋ（登録商標）、ＹｏｕＴｕｂｅ（登録商標）、ｍｉｘｉ（登録商標）、Ｓｋｙｐｅ（登録商標）等を含み、今後開発されるＳＮＳを包含するものとする。

【0054】

より具体的には、商品コンセプトの生成を開始する前に、まず、ストレージＤＳＴ１～ＤＳＴ４に蓄積された社内データや、ＷＥＢドライブＷＤＲ１～Ｎに蓄積された有償データからインサイト情報（例えば過去の購買データを分析することにより得られる知見、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）から得た最近Ｚ世代の間で流行っている情報など）を生成ＡＩ１－４で抽出し、その情報もパラメータとして生成ＡＩ１－１に流し込んで商品コンセプトを生成する構成とすることで、より的確な商品コンセプトが生成できる。

【0055】

なお、複数の商品コンセプトページは、商品開発に伴う商品アイデア、商品デザイン、サポートデータ、商品開発に伴う商品アイデアと、商品デザインと、サポートデータとから構成している場合を含む。さらに、商品コンセプトページは、類似商品との比較を検証する情報をも含まれている。

【0056】

また、パラメータに基づき、ＷＥＢ上で言語生成ＡＩサービスを提供するサーバ装置１は、特定の業界に通じた資源パフォーマンスに基づいて自動選定されることで、より商品開発者が偏ったサーバを選択してしまうことを回避することができる。

【0057】

さらに、サーバ装置１が生成する商品開発コンセプトを紹介する言語情報は、無償のドライブサービス（ドライブＤＳＴ１～ＤＳＴ４）と、有償のドライブサービス（ＷＥＢドライブＷＤＲ１～Ｎが提供するドライブサービス）とから取得する商品開発資源から抽出する言語情報とすることで、まず社内データや有償データからインサイト情報（例：過去の購買データを分析することにより得られる知見、Ｔｗｉｔｔｅｒ（登録商標）から得た最近Ｚ世代の間で流行っている情報など）を言語生成ＡＩ１－１、１－４で抽出し、その情報もパラメータとして言語生成ＡＩ１－３に流し込んで商品コンセプトを生成することで、より的確な商品コンセプトが生成できることが可能となった。

【0058】

〔第１実施形態の効果〕
本実施形態によれば、ＷＥＢ上で公開された無償で提供されるデータと、ＷＥＢ上で公開された有償で提供される最新の発信情報を蓄積し、該蓄積した商品開発情報から言語ＡＩ生成と、画像ＡＩ生成とが協働して商品コンセプトを生成することで、担当者が掌握する商品知識を遥かに超えた洗練され商品コンセプトにフォーカスするための、商品開発過程における商品アイデアの幅出しと、データ武装とを同時に満たしつつ、視覚的が画像情報と、訴求力を示す言語情報とをバランスよくマージした魅力的な商品開発情報を生成して消費者を含むＷＥＢ閲覧者に適格な商品情報を提供することができる。

【0059】

〔第２実施形態〕
上記実施形態では、システムとしてサーバ装置１のハードウエア、ソフトウエアの機能について説明したが、例えばクラウド上からダウンロードするソフトウエア資源としてのプログラムを実行することで第１実施形態と同様の技術的効果が期待できため、本発明の特徴的構成についてはプログラムとして構成することも可能である。

【0060】

〔第２実施形態の効果〕
本実施形態によれば、サーバ装置１のハードウエア資源を共通としてソフトウエアの構成を変更することで、本実施形態が示すサーバ装置１の機能を実現することができ、図１に示すシステムの拡張変更にも容易に対応することができる。

【0061】

〔第３実施形態〕
上記実施形態では、図１に示した各データ端末から取得するするパラメータを全て加味した商品コンセプトをＡＩ処理で生成する場合について説明したが、取得するパラメータに適応して商品開発過程における商品アイデアの幅出しの方向性を特定する幅出しパターンを学習しながら記憶することで、取得するパラメータ自体を事前に評価して、より商品コンセプトにフォーカスした言語生成ＡＩサービスを提供できるように構成してもよい。

【0062】

〔第３実施形態の効果〕
本実施形態によれば、開発する商品の属性に適応した商品コンセプトをＡＩが特定する際に、より適正な商品アイデアの幅出し処理が期待できる。本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク２１又は記憶媒体を介してシステムまたは装置に供給し、そのシステム又はサーバ装置１のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えばＡＳＩＣ）によっても実現可能である。したがって、サーバ装置１が実行する処理を方法とする実施例についても、同様の効果が期待できる。

【0063】

以上の記載した本発明に関する開示は、少なくとも下記事項に要約することができる。
（１）ネットワークを介して、商品開発を行うために検討された商品開発資源を第１のストレージに蓄積して管理するデータ端末と、前記第１のストレージまたはソーシャルネットワークサービスを利用する登録ユーザの端末から発信される特定ユーザ情報が蓄積された第２のストレージを有償で利用する言語生成ＡＩサービスまたは前記第１のストレージまたは前記第２のストレージに蓄積された画像情報に基づく画像情報を生成する画像生成ＡＩサービスをＡＩプラットフォーム上で提供するサーバ装置と、が通信する商品開発支援システムであって、前記サーバ装置は、前記ＡＩプラットフォームを介して取得する商品コンセプトのパラメータと、前記商品開発資源と、前記特定ユーザ情報とに基づいて前記言語生成ＡＩサービスにより商品開発コンセプトを生成する言語情報生成手段と、前記ＡＩプラットフォームを介して取得する商品コンセプトのパラメータと、前記商品開発資源と、前記特定ユーザ情報とに基づいて前記画像生成ＡＩサービスにより前記商品開発コンセプトを反映した商品イメージを生成する画像情報生成手段と、を備えることを特徴とする。
（２）前記サーバ装置は、複数の言語生成ＡＩサービスを利用して前記商品開発コンセプトを生成することを特徴とする。
（３）前記サーバ装置は、前記言語情報生成手段が生成した言語情報と、前記画像情報生成手段が生成した前記商品イメージを組み合わせた複数の商品モデルを提案する提案手段を備えることを特徴とする。
（４）前記提案手段は、開発する商品のコンセプトを説明する言語情報とレイアウト情報と、開発する商品のデザインを示す外観イメージとから構成される商品コンセプトページを提案することを特徴とする。
（５）前記商品コンセプトページは、類似商品との比較を検証する言語情報を含むことを特徴とする。
（６）前記データ端末は、前記サーバ装置より自動生成された複数のコンセプトページを取得することを特徴とする。
（７）前記パラメータに適応して商品開発過程における商品アイデアの幅出しの方向性を特定する幅出しパターンを記憶する記憶手段を備えることを特徴とする。
（８）ネットワークを介して、商品開発を行うために検討された商品開発資源を第１のストレージに蓄積して管理するデータ端末と、前記第１のストレージまたはソーシャルネットワークサービスを利用する登録ユーザの端末から発信される特定ユーザ情報が蓄積された第２のストレージを有償で利用する言語生成ＡＩサービスまたは画像生成ＡＩサービスをＡＩプラットフォーム上で提供するサーバ装置と、が通信する商品開発支援システムの商品開発支援方法であって、前記サーバ装置は、前記ＡＩプラットフォームを介して取得する商品コンセプトのパラメータと、前記商品開発資源と、前記特定ユーザ情報とに基づいて前記言語生成ＡＩサービスにより商品開発コンセプトを生成する言語情報生成ステップと、前記ＡＩプラットフォームを介して取得する商品コンセプトのパラメータと、前記商品開発資源と、前記特定ユーザ情報とに基づいて前記画像生成ＡＩサービスにより前記商品開発コンセプトを反映した商品イメージを生成する画像情報生成ステップと、を備えることを特徴とする。
（９）ネットワークを介して、商品開発を行うために検討された商品開発資源を第１のストレージに蓄積して管理するデータ端末と、前記第１のストレージまたはソーシャルネットワークサービスを利用する登録ユーザの端末から発信される特定ユーザ情報が蓄積された第２のストレージを有償で利用する言語生成ＡＩサービスまたは画像生成ＡＩサービスをＡＩプラットフォーム上で提供するサーバ装置とを含む商品開発支援システムのサーバ装置を、前記ＡＩプラットフォームを介して取得する商品コンセプトのパラメータと、前記商品開発資源と、前記特定ユーザ情報とに基づいて前記言語生成ＡＩサービスにより商品開発コンセプトを生成する言語情報生成手段と、前記ＡＩプラットフォームを介して取得する商品コンセプトのパラメータと、前記商品開発資源と、前記特定ユーザ情報とに基づいて前記画像生成ＡＩサービスにより前記商品開発コンセプトを反映した商品イメージを生成する画像情報生成手段と、として機能させることを特徴とする。

【符号の説明】

【0064】

１ サーバ装置
２－１～２－Ｎ 第４のデータ端末
３－１～３－Ｎ 第１のデータ端末
４－１～４－Ｎ 第２のデータ端末
５－１～５－Ｎ 第３のデータ端末
ＤＳＴ１～ＤＳＴ４ ストレージ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】